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不用测序,巧借数据发 paper:一文理清全转录组研究思路

人阅读 发布时间:2021-02-25 15:28

假期总是短暂的,做实验发paper才是永恒的话题。回到实验室的小师妹想着自己一筹莫展的课题,不禁向大师兄求助…


这篇利用 ceRNA 调控网络揭示帕金森致病机理新靶点的文章,不需要样本采集和测序,只进行生物信息学分析即可完成全部研究工作。分析逻辑清晰明了,是 ceRNA 研究入门必看文章~

文章题目:
Identifying a Comprehensive ceRNA Network to Reveal Novel Targets for the Pathogenesis of Parkinson's Disease
杂志:frontier in neurology;影响因子:2.889;发表时间:2020.8


研究背景

帕金森病(PD)是全球第二常见的进行性神经退行性疾病。越来越多的证据表明非编码 RNA 在 PD 的致病过程中发挥作用。本研究旨在构建 PD 患者的 ceRNA 网络,为阐明 PD 的发病机制奠定基础。


数据来源

  ●  lncRNA 和 mRNA 表达量数据来源:GEO 数据库
  ●  miRNA 信息来源:miRWalk 2.0 数据库

方案设计
  ●  样本选择:PD 患者和健康对照人群
  ●  数据来源:GSE7621(GEO 数据库)
  ●  数据类型:lncRNA、mRNA 数据,结合 miRWalk 2.0 数据库
  ●  文章思路:通过预测与 DE-lncRNA 和 DE-mRNA 相互作用的 miRNAs,从而构建 ceRNA 网络。

分析逻辑


1. 首先筛选差异表达的lncRNA和差异表达的 mRNA;
2. 其次 lncRNA 若作为 ceRNA 发挥调控作用,那么 lncRNA 和对应靶基因的 mRNA 之间要有相同的 miRNA 结合位点,由此便可构建 ceRNA 调控网络;
3. 而最终目的还是回归 ceRNA 对于功能的阐释,因此通过对靶基因的富集分析、PPI 分析等进一步筛选 hub 基因,并结合调控通路进行初步机理阐释。

此分析逻辑堪称 ceRNA 经典分析逻辑,适合初次接触 ceRNA 的同学们观摩哦。

结果解析

1. 数据预处理及样本筛选
首先对 GSE7621 的数据进行标准化,通过主成分分析从中选定 11 例帕金森患者数据和 5 例对照数据。
 


2. lncRNA 和 mRNA 差异表达分析
数据分析筛选了 31 个  DE-lncRNAs  和 1,828 DE-mRNAs,得到火山图数据和聚类分析图。
 


3. 构建针对 PD 患者 lncRNA 作为 ceRNA 的调控网络图
从 18 个 miRNA——lncRNA 互作关系和 323 个 miRNA——mRNA 互作关系中构建了 ceRNA 网络:包括 9 个 lncRNAs、18 个 miRNAs 和 185 个 mRNA。
 


4. ceRNA 网络的功能研究
对 ceRNA 网络中的 mRNAs 进行富集分析,富集在自噬、DNA 修复和囊泡转运等通路上。
 


5. hub 基因分析
通过 PPI 网络分析得到 19 个 hub 基因,并进行了 MCODE 聚类分析。结合 lncRNA—mRNA 互作关系及相关性,最后获得包含 4 lncRNAs, 9 miRNAs 和 6 hub mRNAs 的 19 个 ceRNA 调控网络。
 


6. 核心基因的数据验证
为了对 19 个核心 ceRNA 调控网络中所涉及的 6 个 hub 基因进行验证,作者采用了 GEO 数据库中其他与 PD 相关的数据,包括 GES20159、GSE20163、GSE20333、GSE43490。结果显示 6 个 hub 基因在 PD 患者和健康人群中均表现差异。
 




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